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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
성민경 (고려대학교) 정연돈 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제41권 제1호
발행연도
2014.2
수록면
8 - 20 (13page)

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최근 데이터 프라이버시 보호를 위한 익명화 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구가 정적인 테이블 데이터의 익명화 기법에 초점을 맞추고 있다. 데이터를 이용하는 분야가 늘어남에 따라 다양한 환경에 적합한 프라이버시 보호 기법이 필요하다. 이 논문에서는 데이터 스트림환경에서 프라이버시 보호를 위한 효과적인 익명화 기법을 제안한다. 기존 데이터 스트림에서 프라이버시 연구가 k-익명화 모델에 제한되어 있으므로 더 강력한 프라이버시 보호를 보장하는 ℓ-다양성 모델을 위한 새로운 익명화 기법을 소개한다. 제안하는 기법은 데이터의 분포와 자주 등장하는 민감한 정보의 빈도를 이용하여 정보손실을 최소화 한다. 또한 실제 데이터를 이용한 다양한 실험을 통해 제안 기법의 효율성 및 성능을 평가한다.
#프라이버시 #데이터 스트림 #k-익명화 #ℓ-다양성 #privacy #data streams #k-anonymity #ℓ-diversity

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 문제정의
4. 제안기법
5. 성능평가
6. 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - L. Sweeney / 2002 / k-anonymity: A model for protecting privacy / International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based System 10 (3) : 557 ~ 570 google schola 2. [학술대회논문] - A. Machanavajjhala / 2006 / ℓ-diversity: Privacy beyond k-anonymity / Proc. of International Conference on Data Engineering : 24 ~ google schola 3. [학술대회논문] - L. Backstrom / 2007 / Wherefore art thou R3579X? anonymized social networks, hidden patterns, and structural steganography / Proc. of the international conference on World Wide Web : 181 ~ 190 google schola 4. [학술대회논문] - Y. Ye / 2008 / BSGI : An effective algorithm towards stronger l-diversity / Proc. of the 19th International conference on Database and Expert Systems Applications : 19 ~ 32 google schola 5. [학술대회논문] - X. Xiao / 2006 / Anatomy : Simple and Effective Privacy Preservation / Proc. of International Conference on Very Large Data Bases : 139 ~ 150 google schola

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